实现一个简单的概率发奖问题

WOW,好长时间没有更新博客了,最近加班,加到屎...果然年轻就要996...哈哈

最近,TA们又有了个新的点子,也不对,可能只是在某处看到的点子,不过..who care!,反正最后我来搬砖,除了CRUD之外好像没啥新颖的地方,

不过有个地方我还是学习了下,参考了一位博主写的:

给定N个概率集合,从总随机抽取,发放奖品,限定前M名必得奖品,在奖品不够的情况下,重新抽奖,再将其发放.直到奖品数量为余量值后,结束抽奖

其中,在github上找到一个非常厉害的抽奖,实现,不过,鉴于项目简单性,就没拿过来了,自己写个工具类算了,毕竟.怎么方便怎么来嘛

思路:

在给定奖品概率情况下,可以得出总的奖品概率,用我在10年前学过的数学知识来说,在一个一维象限,每个概率都会占有一定的长度,在随机生成一个0-N 数值

将其插入其这个一维象限中,得到的索引就是好了.

........部分代码....//结束条件,获取剩余数量<=0 遍历所有        do{

            int type = RandomUtils.nextInt(0, giftArray[maxSet.size()-1]+1);
            List<GiftEntity> giftsEnums = new CopyOnWriteArrayList<>(giftsIntoDate);
            //去掉非类型礼品
            for (GiftEntity giftsEnum : giftsEnums) {
                if (type != giftsEnum.getType()) {
                    giftsEnums.remove(giftsEnum);
                }
            }
            int index = LotteryUtil.drawGift(giftsEnums);
            if(index == -1){
                return null;
            }
            //结果奖品
            giftEntity = giftsEnums.get(index);
            //将奖品id放入set中,判断是否全部发放完毕
            Integer id = giftEntity.getId();
//            //在set里面,都是数量为0的不进行下一步操作
            boolean contains = giftSet.contains(id);
            if(contains){
                continue;
            }
            count = (Integer) redisService.get(GIFT_CACHE + id);
            GiftEntity giftEntityById = null;
            //缓存失效  出现的情况可能是...
            if(count == null){
                //获取redis锁
　　　　　　　　　　// ... lockData
//走数据库
                giftEntityById = giftDao.findGiftEntityById(id);
                if(!Objects.isNull(giftEntityById)){
                    //数据库
                    synchronized (lockData){
                        count = giftEntityById.getNumber();
                        if(count > 0){
                            giftEntityById.setNumber(count - 1);
                            giftDao.save(giftEntityById);
                        }else{
                            count = 0;
                        }
                    }
                }else{
                    count = 0;
                }
            }
            //查看缓存中资源数量是否<0
            if (count > 0 && count != 0) {
                //判断走缓存还是数据库
                if(!Objects.isNull(redisService.get(GIFT_CACHE + id))){
                    //缓存
                    //用户将缓存中的数量减一
                }
                break;
            }else{
                //控制次数 如果遍历每个奖品后,则今日奖品资源发放完毕
                giftSet.add(id);
            }
        }while (count >= 0 && giftSet.size() < giftList);
        if (giftSet.size() == giftList) {
            return null;
        }

以上便是部分代码逻辑代码,用户判断奖品数量,前M个是否必中,不中,在次循环抽取,,防止死循环,将其抽取结果放入HashSet中,判断礼品个数是否达到上限,就是规定的个数,如果hashset个数达到规定的个数,说明,已经全部都抽了一边了,这就说明,奖品数量已经没了,那就GG了,可以返回为空了,说明无奖可发.

重点,抽奖概率:

假设有4种奖品,其概率依次为以下所示:

 

 在计算下各个概率在一维象限中,所占比例,一次相加除总概率,算出来的

随机概率用的是java自带的Math下的随机生成的,0-1之间,每次抽取后,再看在哪个区间内.其区间就是原有的概率索引

比说说现在随机生成了     0.9740539834739117

那这个就在  0.79    0.99 之间了,将其插入其中  

0.79  <0.9740539834739117   <  0.99

最后就成了

0.7 < 0.79 < 0.9740539834739117 <0.99 < 1其

其索引值是2,,原先我们定义的2下标下是0.19 则返回概率是0.19的奖品

至此,OK

代码如下:

private static int draw(List<Double> giftProbList){
        if(CollectionUtils.isEmpty(giftProbList)){
            return -1;
        }
        List<Double> list = new ArrayList<>();
        // 随机生成一个随机数,做插入用
        double random = Math.random();
        // 计算概率总和
        Double sum =  giftProbList.stream()
                .mapToDouble(d -> d)
                .summaryStatistics()
                .getSum();
        if(sum != 0){
            //概率所占比例
            double rate = 0D;
            for(Double prob : giftProbList){
                rate += prob;
                list.add(rate / sum);
            }
            list.add(random);
            Collections.sort(list);
            // 返回该随机数在比例集合中的索引
            return list.indexOf(random);
        }
        return -1;
    }

 模拟用户抽奖,假设有1000个用户

 RESULT:

0.7:  抽取个数:701   概率:0.701
0.1:  抽取个数:84    概率:0.084
0.19: 抽取个数:198   概率:0.198
0.01: 抽取个数:17    概率:0.017

 瞅着效果还行,不过我测试了几个极端的情况下,还是有点问题....那是啥问题呢,下次分解喽,要去干活了